自动驾驶激光雷达防雾测试重要性

自动驾驶汽车中的激光雷达（LiDAR）作为核心传感器之一，其可靠性和稳定性直接关系到车辆的安全运行。防雾测试是激光雷达研发和验证中至关重要的环节，主要原因如下：

1. 确保极端环境下的感知能力

激光雷达通过发射激光束并接收反射信号来探测周围环境。在雾气、雨雪或高湿度环境中，空气中的水汽或颗粒会导致激光束发生散射或吸收，显著降低探测能力：

- 探测距离缩短：雾中的水滴会衰减激光信号，导致有效探测范围减小，可能漏检远处障碍物。

- 点云质量下降：反射信号噪声增加，生成的点云稀疏或失真，影响环境建模的精度。

- 误检/漏检风险：雾气可能被误判为障碍物（如团雾），或遮蔽真实障碍物（如行人、车辆）。

防雾测试通过模拟不同浓度、湿度的雾气环境，验证激光雷达的算法补偿能力（如信号滤波、多传感器融合）和硬件防护设计（如防雾涂层、加热装置），确保其在恶劣天气下仍能可靠工作。

2. 防止硬件失效与寿命缩短

- 结雾对内部光学组件的影响：若激光雷达密封性不足，水汽可能侵入内部，在镜头或传感器表面凝结，导致光学路径受阻、信号衰减甚至器件腐蚀。

- 温度变化导致的冷凝：昼夜温差或高湿度环境易引发内部结露，长期积累会加速硬件老化。

防雾测试需验证设备的密封性、材料耐候性（如疏水涂层）以及主动防雾机制（如加热元件、空气循环系统），避免硬件因环境问题提前失效。

3. 满足功能安全与法规要求

- ISO 26262等安全标准**要求自动驾驶系统（包括传感器）在极端条件下维持功能安全等级（如ASIL-B/D）。防雾测试是验证LiDAR符合功能安全目标的关键步骤。

- 各国法规对自动驾驶的准入测试（如中国的智能网联汽车测试规范）通常包含多气候场景验证，缺乏防雾能力的激光雷达可能导致车辆无法通过认证。

4. 提升多传感器冗余的可靠性

自动驾驶依赖传感器融合（LiDAR+摄像头+毫米波雷达等），但在浓雾等极端天气中，摄像头可能完全失效，毫米波雷达分辨率不足。此时，激光雷达若因雾气失效，系统冗余性将被破坏。

通过防雾测试优化LiDAR的环境适应性，可确保其在其他传感器受限时仍能提供关键数据，维持系统决策的可靠性。

5. 避免现实场景中的潜在事故

- 案例参考：早期自动驾驶测试中，曾有车辆因雾天LiDAR性能下降而误判道路边界，导致偏离车道。此类问题凸显了防雾测试的必要性。

- 长尾场景覆盖：自动驾驶需应对“极端天气”这类长尾场景，防雾测试是验证系统能否处理这些低概率、高风险的场景的关键。

Delta德尔塔仪器镜片防雾性能测试仪的介绍

1、仪器用途：

镜片防雾性能测试仪应用于检测眼镜的防雾功能，适用于测试具有防雾、防水功能的镜片，是否能于水蒸汽的附着下，依然保持一定的防雾效果，也可用于镜片耐摩擦测试。

2、功能说明:

测量镜片之防雾效果，利用镭射发出雷射光源，经由折射与反射穿透至镜片，最后由感测器接收雷射光之功率，来判定是否有防雾效果。

3、结果判定:

镭射光经由镜片后，按照GB/T 32166.2-2015标准中6.10章节规定的方法对样品进行试验，样品应至少8S内不起雾，与无雾气时之功率值比较，维持在80%以上为良品，则具有防雾效果，反之为无防雾效果。

4、主要技术参数：

1.技术指标

1.1仪器工作环境

1.1.1 工作电压：220V

1.1.2 室温：(23±5)℃

1.1.3 相对湿度：（60±20）％。

1.2 仪器总体要求：

1.2.1该测试机之设计完全符合欧洲EN168之规范要求，搭配电脑软体使用。

1.3 性能指标

1.3.1 检测器：可接收讯号之二极管。

1.3.2 光源：雷射光源；波长为（600±70）nm的激光源，光斑直径10mm ；

1.3.3 接收器捕获杂散光的角度为0.75°;

1.3.4 环形底座：直径35mm，高24mm;

1.3.5 软垫直径：3mm厚，3mm宽;

1.3.6 制雾水箱：总容量约10L，内含加热导管、吹雾风扇、气压式闸门。

1.3.7加热系统：变频加热控制器，参照EN168标准；水温须控制在(50±0.5)℃。

1.3.8分析软件：windows作业系统，内建输出，报表格为microsoft office excel，软件操作方便、可直接判别测试结果。

防雾测试的关键方向

1. 硬件防护：

- 镜头疏水/防雾涂层

- 内部加热元件防止结露

- IP67及以上密封等级

2. 算法优化：

- 抗噪声信号处理（如时域滤波、强度阈值调整）

- 多传感器数据融合补偿（如结合毫米波雷达数据）

3. 环境模拟测试：

- 在气候实验室中模拟不同湿度、温度、雾浓度的极端条件（如使用雾化发生器）。

- 长期高湿环境下的耐久性测试。

总结

激光雷达的防雾测试不仅是技术验证的一部分，更是自动驾驶安全落地的核心保障。通过严格的测试，可以显著降低因环境干扰导致的系统故障风险，确保车辆在全天候、全场景下的可靠运行，最终推动自动驾驶技术的商业化应用。